Ray by Anyscale

Ray: библиотека для распределённых Python и ML вычислений

4.8

Ray берёт обычный Python-код обучения или инференса модели и масштабирует его с ноутбука до тысяч GPU без переписывания под распределённую систему.

АвтоматизацияАвтоматизацияБесплатный тариф
Ray by Anyscale · AI
Запрос к Ray by Anyscale…
AI

Готово! Ray by Anyscale выполнил задачу.

Об инструменте

О сервисе

Ray: open source движок, на котором держатся многие крупные ИИ-платформы. Берёте обычный Python-код (обучение модели, батч-инференс, обработку данных) и запускаете его хоть на ноутбуке, хоть на тысяче GPU. Логику переписывать не нужно, Ray сам разносит задачи по доступным ресурсам.

Что умеет

  • Распределённый Python. Оборачивает функции и классы в задачи, они сами разлетаются по кластеру.
  • Обучение моделей. Учит модели, включая крупные foundation-модели, распределённо, поверх привычного фреймворка.
  • Batch-инференс. Держит CPU и GPU в одном пайплайне, чтобы дорогие ускорители не простаивали.
  • LLM-инференс и файнтюнинг. Обслуживает большие языковые модели и дообучает их на любом типе ускорителя.

Кому подойдёт

ML-инженерам и дата-командам, которым одной машины уже мало, а переезжать на отдельную распределённую систему с нуля не хочется. Подойдёт и тем, кто уже сидит на конкретном ML-фреймворке и хочет масштабировать именно его, не меняя инструменты.

Для одного скрипта без реальной нагрузки Ray избыточен. Сложность распределённой системы того не стоит.

Важно знать

Сам Ray open source и бесплатен, разворачиваете его сами. Управляемая платформа Anyscale (те же создатели) добавляет готовую инфраструктуру, поддержку и корпоративные функции. Фиксированного прайс-листа на сайте нет, цену и условия обсуждают с отделом продаж, но новым аккаунтам дают стартовый кредит $100 на пробу.

Ключевые возможности

📊

Задачи

Определяет задачи для распределенной обработки.

🤖

Актёры

Обеспечивает управление состояниями и повторяемостью.

📈

Объекты

Позволяет создавать и управлять объектами в распределенной среде.

💬

ML библиотеки

Поддерживает высокопроизводительные ML-библиотеки для разработчиков.

Кому подходит

ML-инженерыДата-инженерыAI-платформенные команды

Кейсы использования

Посмотрите, как Ray by Anyscale меняет процесс работы.

😓
БЫЛО

Без Ray, рабочие нагрузки могли бы выполняться на одном узле или требовать сложного рукописного кода для распределения задач.

Copy error · row 247
😎
СТАЛО

С Ray, все рабочие нагрузки можно масштабировать с минимальными усилиями и использовать высокопроизводительные ML-библиотеки.

Triggered · 1 200 runs/mo ✓

Тарифы и цены

Ray (open source)

$0

 

  • ✓Полностью бесплатен для самостоятельного развёртывания
  • ✓Весь функционал ядра и библиотек
  • ✓Поддержка сообщества через Slack и форумы
Выбрать тариф
Популярный

Anyscale

по запросу

 

  • ✓Управляемая инфраструктура для Ray
  • ✓Корпоративная поддержка и SLA
  • ✓Стартовый кредит $100 для новых аккаунтов
Выбрать тариф

Плюсы

  • Простой API для создания распределенных приложений.
  • Поддержка различных ML-библиотек.
  • Гибкость в масштабировании рабочих нагрузок.

Минусы

  • Учиться работе с Ray требует времени и усилий.
  • Некоторые функции доступны только для Python-приложений.
  • Документация может быть не полностью обновлена или подробна.

Часто задаваемые вопросы

Сколько стоит Ray?+

Сам Ray open source и бесплатен. Управляемая платформа Anyscale не публикует фиксированный прайс-лист, условия обсуждаются с отделом продаж, новым пользователям дают стартовый кредит $100.

Нужен ли Anyscale, чтобы пользоваться Ray?+

Нет, Ray можно развернуть самостоятельно бесплатно. Anyscale это управляемая версия с готовой инфраструктурой и поддержкой для тех, кто не хочет администрировать кластер сам.

Для каких задач используют Ray?+

Распределённое обучение моделей, batch-инференс, обслуживание LLM, обработка мультимодальных данных и reinforcement learning в связке с привычными Python-фреймворками.

Нужны ли специальные знания, чтобы начать с Ray?+

Базовое использование доступно через привычный Python-код с минимальными изменениями, но эффективная работа с распределённой системой требует опыта в ML-инженерии.

Похожие нейросети

Все альтернативы →
Make.com

Make.com

4.7

Make – это визуальная платформа для автоматизации бизнес процессов и создания AI агентов. Она позволяет пользователям связывать различные приложения, данные и…

АвтоматизацияFree
Подробнее
Zapier Central

Zapier Central

4.6

Zapier Central — это платформа для автоматизации процессов без необходимости писать код. Она позволяет пользователям соединять и автоматизировать рабочие…

АвтоматизацияFree
Подробнее
Notion AI

Notion AI

4.5

Notion AI представляет собой AI оптимизированный рабочий пространство, направленный на упрощение командной работы и управление проектами, документами и базами…

АвтоматизацияFree
Подробнее
Browse AI

Browse AI

4.5

Browse AI — это платформа для автоматической извлечения и мониторинга данных с любых веб сайтов без необходимости написания кода. Эта инновационная технология…

АвтоматизацияFree
Подробнее
Copy.ai

Copy.ai

4.5

Copy.ai: AI платформа для go to market команд, предназначенную для автоматизации маркетинга, продаж и операций. Она объединяет функции генерации контента,…

Автоматизацияот $1
Подробнее
Taskade

Taskade

4.5

Taskade — это инструмент, сочетающий в себе функции проектного менеджмента и работы с базами данных, все при этом автоматизировано без необходимости…

АвтоматизацияFree
Подробнее
Gerwin AI

Gerwin AI

4.5

Gerwin: российская платформа агрегатор, которая собирает более 200 ведущих ИИ моделей в одном интерфейсе на русском языке. Вместо отдельных подписок на…

АвтоматизацияFree
Подробнее
AIFlow

AIFlow

4.5

AIFlow: платформа управления проектами, ориентированная на решение задач, связанных с интеллектуальными проектами. Она показывает портфель проектов во времени…

Автоматизация
Подробнее
Air

Air

4.5

Air Enterprise Readiness platform: AI система, которая поддерживает непрерывную операционную готовность. Эта платформа строится на трех основных слоях:…

Автоматизация
Подробнее
TIME

TIME

4.5

Читаете длинную статью в TIME и не хотите разбираться в ней целиком? Прямо на странице сидит ИИ агент, запущенный журналом совместно со Scale AI в ноябре 2025…

АвтоматизацияFree
Подробнее
Personal AI

Personal AI

4.5

Personal AI строит ИИ агентов с памятью: агент запоминает, о чём с ним говорили раньше, и не начинает каждый разговор с чистого листа. Отличие от обычного чат…

Автоматизация
Подробнее
Mode.com

Mode.com

4.5

Mode: платформа бизнес аналитики, которая объединяет SQL редактор, ноутбуки на Python и R, визуализацию и дашборды в одном месте. ИИ ассистент (AI Assist)…

АвтоматизацияFree
Подробнее

Как начать использовать? (Квест)

01

Установка

Установите Ray через pip.

02

Конфигурация

Настройте рабочую среду для распределенной обработки.

03

Запуск приложения

Запустите ваше распределенное приложение с использованием Ray.

✦ Начните прямо сейчас

Готовы попробовать Ray by Anyscale?

У большинства AI-инструментов есть бесплатный план. Начните за 1 минуту.

Перейти на сайт Ray by Anyscale